60分でわかる！ LLMO 超入門（技術評論社） [電子書籍]

60分でわかる！ LLMO 超入門（技術評論社） の 商品概要

• 検索エンジンでの上位表示を目指す「SEO」は，生成AIの登場によって大きく変わろうとしています。いまやユーザーはGoogle検索だけでなく，ChatGPTやGeminiといったAIに直接質問し，答えを得る時代に突入しました。その変化は日々続いていますが，はたして検索エンジンに最適化する時代は終焉をむかえるのでしょうか？ 本書で解説する「LLMO（Large Language Model Optimization）」は，その新しい検索体験に対応するための考え方です。AIが引用したくなるコンテンツをどう作ればいいのか，どのように信頼性を示すか。生成AI時代のマーケティングにおいて最も重要なポイントは，自社ブランディングの確立です。Web担当者だけではなく，広報や開発，カスタマーサポートなど，さまざまな部門を巻き込む全社的な戦略としてのLLMOについて，初心者でも理解できるよう基礎から実例までをわかりやすく紹介し，これからの集客・情報発信の武器となる知識をお届けします。
  

• 目次

  ［巻頭］5分でわかる！ LLMOの全体像
  
  Part1 Web担当者の「常識」はこう変わる
  001 いまマーケティングの前提を入れ替えるべき理由
  002 生成AIは「検索」を「相談」に変える
  003 Google検索に「AI Overviews」が登場
  004 検索してもクリックしない「ゼロクリック」
  005 ｢AI回答」という新たな枠とその計測の難しさ
  006 クリックされなくても商品は売れている
  007 まとめ記事の量産はもう通用しない
  008 AIがつく｢もっともらしいウソ」のリスク
  009 縦割りの特定部署だけでは，もう勝てない
  Column LLMO，GEO，AEO…流行語に踊らされない
  
  Part2 顧客行動の新常識：生成AIが変えるカスタマージャーニー
  010 ユーザー行動は｢一直線」ではなくなった
  011 AI時代の新しい行動モデル
  012 Prompt：ユーザーは単語ではなく「本音」を話す
  013 Review①：ユーザーはAIの回答をそのまま受け取らない
  014 Review②：公式サイトは｢答え合わせ」の場所になる
  015 Compare①：スペック比較より｢私に合うか」が大事
  016 Compare②：AIの「候補リスト」に入ることの重要性
  017 Act：AI経由のユーザーは情報収集を済ませている
  Column あなたの業界の「PRCA」を描こう
  
  Part3 LLMOは「AIへのブランディング」
  018 SEOは「ランキング」，AIは「確率的生成」
  019 LLMOはアルゴリズムのハックではない
  020 LLMOの本質は｢AIに対するブランディング」
  021 成果指標①：まずはAIに言及されることを目指す
  022 成果指標②：ただ言及されるだけではなく「推奨」される
  023 成果指標③：｢信頼できる」と認めてもらう
  024 SEOは「土台」，LLMOはその上の「評判」
  025 「AI」がもう一つの読み手になる
  026 テクニックだけで勝つ時代の終わり
  Column 専門用語すっきり解説：「RAG」って何？
  
  Part4 AIの仕組みとLLMOでの勝ち筋
  027 ｢PESOモデル」で整理LLMOで対策すべきメディア
  028 AIに評価される良質な評判の作り方
  029 AI時代も変わらぬ土台「エンティティ」としての認識
  030 AIもまた｢あなたに合うかどうか」で選ぶ
  031 ｢クロス3C」で見つけるAIにも選ばれる理由
  032 AIは単語の「近さ」で意味を理解する
  033 Web上の「信頼」がAIに選ばれる確率を上げる
  034 AIには作れない「経験」が人間固有の価値
  035 AIのネタ元になる「一次情報」で資産を築く
  036 AI時代も変わらぬ指名されるブランド作り
  Column 成功事例の「模倣」がうまくいかない理由
  
  Part5 診断：AIから見た自社の現在地
  037 ｢市場のシミュレーター」としてAIを活用する
  038 診断の前提となる「フラットな状態」を作る
  039 診断①：自社はエンティティとして認識されているか
  040 診断②：「候補リスト」に入っているかを調べる
  041 診断③：ショートリストの何番目に推奨されているかを確認
  042 診断④：どのように語られているか言及の「質」を調べる
  043 診断⑤：AIが回答の根拠とする｢情報源」を特定する
  044 診断⑥：参照されたページが選ばれた理由を分析する
  045 診断⑦：ハルシネーションリスクをチェックする
  046 診断結果をもとにどう動くか
  Column 「技術」から入らない。診断の考え方と順序
  
  Part6 施策：すぐに役立つLLMOの実践
  047 書く技術①：AIが読みやすい「構造」を作る
  048 書く技術②：AIに「推奨の理由」を伝える
  049 書く技術③：「数値」と「引用」で信頼を得る
  050 書く技術④：「発リンク」は信頼の証になる
  051 書く技術⑤：情報を最新に保つ
  052 伝える技術①：構造化データの実装
  053 伝える技術②：AIに「名寄せ」させる
  054 伝える技術③：画像は「読む」コンテンツへ
  055 伝える技術④：動画と音声を｢テキスト化」
  056 広める技術①：外部メディアの情報を整備する
  057 広める技術②：拡散を生む一次情報の発信
  058 広める技術③：「〇〇といえばA社」を作る
  059 広める技術④：具体エピソードを集める
  060 選ぶ技術：AIモデルごとの傾向を理解する
  061 守る技術①：AIの「嘘」を真実で上書き
  062 守る技術②：AIクローラーを制御してリスクを管理
  Column AIに「丸投げ」せず，AIと「協働」する
  
  Part7 投資判断とマーケティング組織
  063 LLMOにおける投資対効果の考え方
  064 影響力がでる未来から逆算して参入時期を決める
  065 LLMOに投資すべき商材の特性と優先順位の付け方
  066 縦割りを越える｢情報連携チーム」
  067 ｢作業者」から｢設計者」への転換
  

60分でわかる！ LLMO 超入門（技術評論社） の商品スペック